論文の概要: NCTV: Neural Clamping Toolkit and Visualization for Neural Network Calibration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16274v1
• Date: Tue, 29 Nov 2022 15:03:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 15:37:39.987176
• Title: NCTV: Neural Clamping Toolkit and Visualization for Neural Network Calibration
• Title（参考訳）: NCTV:ニューラルネットワークキャリブレーションのためのニューラルネットワーククランプツールキットと可視化
• Authors: Lei Hsiung, Yung-Chen Tang, Pin-Yu Chen, Tsung-Yi Ho
• Abstract要約: ニューラルネットワークのキャリブレーションに対する考慮の欠如は、人間から信頼を得ることはないだろう。 我々はNeural Clamping Toolkitを紹介した。これは開発者が最先端のモデルに依存しないキャリブレーションモデルを採用するのを支援するために設計された最初のオープンソースフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.22668336495175
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the advancement of deep learning technology, neural networks have demonstrated their excellent ability to provide accurate predictions in many tasks. However, a lack of consideration for neural network calibration will not gain trust from humans, even for high-accuracy models. In this regard, the gap between the confidence of the model's predictions and the actual correctness likelihood must be bridged to derive a well-calibrated model. In this paper, we introduce the Neural Clamping Toolkit, the first open-source framework designed to help developers employ state-of-the-art model-agnostic calibrated models. Furthermore, we provide animations and interactive sections in the demonstration to familiarize researchers with calibration in neural networks. A Colab tutorial on utilizing our toolkit is also introduced.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング技術の進歩により、ニューラルネットワークは多くのタスクで正確な予測を提供する優れた能力を示した。 しかし、ニューラルネットワークキャリブレーションに対する考慮の欠如は、高精度なモデルであっても、人間から信頼を得ることはない。 この点において、モデルの予測の信頼性と実際の正確性の間のギャップは、よく校正されたモデルを引き出すために橋渡しされなければならない。 本稿では,neural clamping toolkitを紹介する。これは,開発者が最先端のモデル非依存の校正モデルを採用するための,最初のオープンソースフレームワークである。 さらに,ニューラルネットワークのキャリブレーションを研究者に知らしめるために,実演中のアニメーションやインタラクティブなセクションも提供する。 ツールキットの利用に関するColabチュートリアルも紹介されている。

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